1. 방대한 키워드 데이터, 효율적인 관리의 필요성
1) 복잡한 엑셀 작업의 한계
수만 개의 키워드를 엑셀로 관리하려니 컴퓨터 성능의 한계를
마주하고 작업 속도가 현저히 느려지는 경험을 했습니다. 단순
필터링이나 조건부 서식만으로도 재부팅 위기에 처할 만큼
비효율적인 과정을 겪었습니다.
2) 파이썬을 통한 자동화 시도
이러한 복잡하고 시간 소모적인 작업을 자동화하기 위해 파이썬을
활용한 키워드 추출 및 관리 방안을 모색했습니다. 취미
프로젝트로 시작했지만, 점차 체계적인 데이터 관리의 중요성을
깨닫게 되었습니다.
2. 네이버 API를 활용한 데이터 수집 및 정제
1) 네이버 데이터랩 기반 초기 키워드 확보
네이버 데이터랩에서 분야별 상위 키워드를 추출하고, 이를
바탕으로 초기 키워드 목록을 확보했습니다. 예상보다 많은
키워드에 놀랐지만, 쓸모없는 데이터를 걸러내는 과정이 더욱
중요해졌습니다.
2) 연관 검색어 추출 및 중복 제거
네이버 광고 API를 활용하여 초기 키워드의 연관 검색어를
수집했습니다. 이 과정에서 발생한 수만 개의 중복 키워드를
효과적으로 제거하여 데이터의 신뢰도를 높였습니다.
3. 유효 황금 키워드 발굴을 위한 필터링 전략
1) 검색량 및 클릭률 기반 1차 필터링
월평균 클릭률이 낮거나 검색량 10회 미만의 키워드는 과감히
제외했습니다. 또한, 경쟁 정도가 높은 키워드는 노출 가능성이
낮으므로 1차 필터링 대상으로 삼았습니다.
2) 경쟁률 0.3 이하의 최종 키워드 선별
1차 필터링을 거쳐 남은 키워드 중, 라온픽을 활용하여 경쟁률
0. 3 이하인 키워드만을 최종적으로 선별했습니다. 이를 통해
실제로 활용 가능한 '황금 키워드'를 추려냈습니다.
1. 네이버 데이터랩 및 광고 API를 활용한 키워드 수집
1) 네이버 데이터랩을 통한 기본 키워드 추출
네이버 데이터랩에서 쇼핑 Top 500 키워드를 추출하는 1차
작업을 진행했습니다. 시간 및 데이터 처리 효율성을 고려하여
분야별 140개씩, 총 560개의 키워드를 수집했습니다.
2) 네이버 광고 API를 이용한 연관 키워드 및 클릭률 정보 확보
수집된 560개의 기본 키워드를 기반으로 네이버 광고 API를
활용하여 연관 검색어를 추출했습니다. 이 과정에서 월평균
클릭률을 기준으로 내림차순 정렬하여 데이터의 우선순위를
파악했습니다.
2. 데이터 정제 및 중복 키워드 제거
1) 연관 검색어 확장 및 데이터 통합
총 560개의 기본 키워드에서 파생된 연관 검색어들을 취합한
결과, 데이터 양은 68,960개로 크게 증가했습니다. 이
과정에서 동일한 키워드가 여러 번 나타나는 중복 현상이
발생했습니다.
2) 중복 키워드 제거 및 초기 필터링
데이터 통합 후, 단순히 양이 많은 키워드들을 모두 사용하는
것은 비효율적이라는 판단 하에 중복된 키워드들을 일괄 제거하는
작업을 수행했습니다. 또한, 검색량이 10개 미만이거나 경쟁
정도가 높은 키워드는 초기 단계에서 제외했습니다.
3. 유효 키워드 선별 기준 설정 및 적용
1) 핵심 선별 기준 설정
유효 황금 키워드를 선별하기 위해 월간 검색량, 월평균 클릭률,
그리고 경쟁 정도를 종합적인 평가 기준으로 설정했습니다. 특히,
경쟁 정도가 높은 키워드는 노출 가능성이 낮다고 판단하여 제외
대상에 포함시켰습니다.
2) 엄격한 필터링을 통한 키워드 압축
설정된 기준에 따라 68,960개의 키워드 데이터를 필터링한
결과, 최종적으로 146개의 엄선된 키워드만 남게 되었습니다.
이 숫자는 실제 활용 가능한 키워드 집합으로서 의미 있는
규모입니다.
4. 키워드 경쟁률 분석 및 최종 후보군 도출
1) 라온픽을 활용한 키워드 경쟁률 조회
선별된 146개의 키워드에 대해 자체 개발한 블로그 키워드
경쟁률 조회기, 즉 라온픽을 이용하여 경쟁률을 분석했습니다.
이를 통해 실제 노출 가능성을 객관적으로 평가했습니다.
2) 최종 경쟁력 있는 키워드 리스트 확보
경쟁률이 0. 3 이하로 나타난 키워드들을 별도로 집계했습니다.
최종적으로 경쟁력이 높다고 판단된 소수의 키워드들이 실제 활용
가능한 유효 황금 키워드 후보군으로 선정되었습니다.
1. 유효 키워드 발굴 과정 요약
1) 데이터 수집 및 1차 필터링
네이버 데이터랩에서 분야별 140개씩 총 560개의 키워드를
수집하고, 네이버 광고 API를 통해 연관 검색어 및 월평균
클릭률 정보를 확보했습니다. 초기 데이터에서 검색량 10개
미만, 경쟁 정도가 높은 키워드를 1차적으로 제외하여 효율성을
높였습니다.
2) 정제 및 최종 선별
수집된 약 6만 8천여 개의 키워드 중에서 월간 검색수와 월평균
클릭률 기준을 통과하고, 경쟁 정도가 높은 키워드를 추가로
제외하여 최종적으로 146개의 잠재적 유효 키워드를
도출했습니다. 이 과정을 통해 실질적으로 활용 가능한 핵심
키워드 그룹을 확보했습니다.
2. 심층 분석 및 활용 전략
1) 경쟁률 기반 키워드 재정렬
도출된 146개의 키워드를 대상으로 '라온픽' 등 자체 분석
도구를 활용하여 경쟁률을 0. 3 이하로 설정하여 추가적인
필터링을 진행했습니다. 이를 통해 실제 콘텐츠 발행 시 노출
가능성이 높은 '황금 키워드'를 더욱 엄선했습니다.
2) 실질적인 콘텐츠 발행 가이드라인 제시
엄선된 경쟁률 낮은 키워드를 중심으로 콘텐츠를 발행함으로써,
잠재 고객의 검색 의도에 부합하는 실질적인 트래픽 유입을 기대할
수 있습니다. 이를 통해 사용자들의 관심사와 최신 트렌드를
파악하고, 효율적인 콘텐츠 전략 수립의 기반을 마련할 수
있습니다.
3. 종합적 성과 및 향후 전망
1) 효율적인 키워드 발굴 프로세스의 완성
본 과정을 통해 대량의 키워드 데이터를 효율적으로 수집, 정제,
분석하여 실제 마케팅에 활용 가능한 유효 키워드를 선별하는
시스템을 구축했습니다. 이는 시간과 노력을 절감하며 양질의
키워드 리스트를 확보하는 데 크게 기여했습니다.
2) 지속 가능한 콘텐츠 마케팅의 기반 마련
향후에도 본 분석 방법을 활용하여 꾸준히 최신 트렌드를 반영한
유효 키워드를 발굴하고, 이를 기반으로 콘텐츠를 기획 및
발행한다면 지속적인 성과를 창출할 수 있을 것으로 기대됩니다.
이는 곧 잠재 고객과의 접점을 확대하고 목표 달성을 가속화하는
동력이 될 것입니다.
황금키워드
라온픽 
